用于细粒度视觉分类的注意力卷积二叉神经树

注意力卷积二叉神经树结构

论文提出了使用注意力卷积的二叉神经树进行细粒度分类，在树结构的边上进行注意力卷积操作，每个节点使用路由函数来定义从根节点到叶子结点的计算路径，结合所有叶子结点的预测值进行最终的预测。

沿着树结构的边缘加入卷积操作，并使用每个节点中的路由函数来确定树从根到叶节点的计算路径(作为深度神经网络)。最终的决策是由叶节点预测的总和计算出来的。

这种设计结构使该方法继承了深度卷积模型的表示学习能力和由粗到细的层次学习过程。树结构的不同分支集中在不同的局部对象区域进行分类，最终的决策是由叶节点预测的总和计算出来的。

同时使用注意转换器来强制树状网络捕捉鉴别特征以获得准确结果。

ACNet的architecture

包含4个模块：主干网络，分支路由，注意力转换器和标签预测。

主干网络

在实验中使用的是VGG-16（retaining the layers from conv1_1 to conv4_3）和ResNet-50 （retaining the layers from res_1 to res_4）

分支路由

参考：https://blog.csdn.net/WangKingJ/article/details/105310775

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